与「协议单」相关的搜索结果

之前跟Mastercard朋友聊他还说每年公司都会评估一次稳定币，结果都是规模太小、不足为惧，每年评估每年都是一样的结果。 直到现在，稳定币成了兵家必争之地，你可以存美元、做TradFi、给Ai付钱。 3.4% 的美元年化,对能随手买美债的人一点不性感。但稳定币的价值从来不只是利率,“美元 + 收益 + 便携”的组合,传统产品以前根本给不出。 自 2022 年以来,币安 Earn 已累计向稳定币持有者发放 12 亿美元奖励。 币安挂钩传统资产的永续合约(TradFi-Perps)上线仅五个月,就做到了永续总量约 11%、占全品类稳定币日均交易量的 8.1%,累计突破 1.1 万亿美元。币安逾 5000 亿、约 47% 份额稳居第一。 bStocks全天候交易美股和指数、稳定币直接结算、不用开美国券商账户，不休市。 稳定币给Ai付钱，在未来有更多想象空间。x402、MPP 这类 AI 智能体支付协议,单笔中位数只有 0.34 和 0.08 美元。这种金额,传统支付网络光手续费就超过交易本身,只有稳定币玩得转。链上外汇两年涨了 670%。 币安今年，刚好九岁了。 我们推出了【币安九周年 · VIP 专属奖励】 · 交易量增长挑战,瓜分 9YA 黄金蛋餐具,皮克球、德扑、麻将等周年限量周边 + 现金大奖,单人最高可得 19,000 USDC · 首次晋级 VIP 7–9,更受邀与高管共赴私人晚宴 活动时间:7/9 ～8/8

很多人研究 @zerufinance ，第一反应就是怎么获得更多 Zaps。 但我觉得，真正值得关注的不是刷了多少笔交易，而是 Zeru 如何识别一个钱包长期以来的链上参与情况。 如果只盯着交易次数，很容易把精力浪费在重复操作上。Zeru 的思路更偏向于综合观察链上行为，让过去的活动也有机会成为评价依据。 我觉得有几个地方值得注意： 1️⃣ 先连接自己常用的钱包 不要急着重新做一堆交易，先看看历史活动有没有被纳入统计。过去的链上交互可能已经为你积累了初始 Zaps 和 Trader Score。 2️⃣ 保持真实的链上参与 比起为了积分反复进行没有意义的兑换，我更倾向于正常使用协议、参与交易和生态活动。重点是持续且符合活动要求的行为，而不是单纯堆交易量。 3️⃣ 别忽略社区玩法 Zeru 还有 Clans、活动和推荐机制。除了个人钱包行为，也可以通过加入社区、参与活动，探索更多获得 Zaps 的机会。 我理解的 Zeru，并不是简单给交易量贴一个积分标签，而是尝试把钱包历史、交易参与和社区贡献连接起来。 所以，与其每天想着怎么刷更多积分，不如先把自己的链上活动整理好，看看哪些历史行为已经被记录。 真正有价值的链上参与，不应该只在某一次交易发生时才被看见。 #Zeru# #Zaps# #ActivityFi#

这个 Grok Bot 跑出来的收益，确实有点夸张 我让 Grok Bot 的全自动交易终端运行了一整晚，期间持续自主执行交易。初始本金只有 69.67 美元，睡醒后账户余额已经达到 13,370 美元 整个过程我没有手动干预过任何一笔订单 只需要充值、启动自动交易，后续的机会筛选、进场时机、仓位管理，以及按照预设风控执行止盈止损，都交给机器人完成 我把这套 AI 自动交易系统涉及的 GitHub 开源工具整理成了下面这份清单： 1. Cryptofeed 实时获取各大交易所的成交、价格和盘口数据，为策略扫描提供行情输入 2. CCXT 统一交易所 API 接口，一套代码即可连接多个平台，完成行情查询、资产读取和订单执行 3. Freqtrade 量化交易的核心框架，支持策略回测、模拟交易、仓位监控，并提供可视化管理后台 4. VectorBT 利用历史行情测试不同的开仓和平仓策略，评估收益表现与最大回撤 5. TA-Lib Python 计算常见技术指标，从行情中提取 RSI、MACD、移动平均线等交易信号 6. skfolio 优化投资组合，根据资产权重、换手率和交易成本，辅助制定仓位配置 7. QuantStats 自动分析交易绩效，生成报告，直观呈现胜率、回撤和波动率等指标 8. DuckDB 轻量级数据库，用于保存盘口快照、订单和交易记录，方便后续分析与复盘 9. APScheduler 定时任务调度工具，可自动更新行情、检查账户状态，并按计划生成每日交易报告 10. Lightweight Charts 提供终端 K 线可视化，实时展示行情走势和策略执行的交易标记 这些组件可以通过脚本、API 和 MCP 协议连接起来，组成一套协同工作的自动化交易系统 不过，真正准备接入实盘时，有几条规则不能忽略： 独立管理下单权限，严格限制最大持仓和单日亏损 遇到状态不明确的订单，先核实执行结果，再决定是否重试 策略上线前，先在模拟盘完整运行一个周期 每日复盘必须区分已实现盈利、未平仓头寸、手续费、失败订单和账户资金变化，确保每笔资金流向都有记录 AI 自动交易的价值，不只是让机器人替你下单，而是把行情扫描、策略判断、风险控制和交易复盘串成一套自动化流程

腾讯这波操作，等于直接给 Agent 组建了一支完整的研发班子！ 才刚开源的 LoopForge，能把一项开发任务切分成一整套端到端的研发流水线： 头一步先把需求定下来，再把技术方案敲定 写代码这件事交由 AI Agent 来完成 再单独派一个 Agent 去做 Code Review 测试跑一轮，要是查出毛病就退回前序环节返工 交付过程全程留痕，哪怕中途断了也能续上接着干 更狠的是，这整条流程能沉淀成一份 SOP，往后遇到相似的功能开发，拿出来套用即可，省得每次都从零折腾一遍 Claude Code、Codex、CodeBuddy 三样都支持。个人自用的话，装个 Local 版就够，用不着把整套平台部署起来。 项目完全开源，走的 MIT 协议。 GitHub：

这个Grok Bot跑出来的结果，太暴力了。 我开着Grok Bot全自动交易终端放了一整夜，它自己不停跑单。 本金就69.67美元，睡一觉起来，账户直接到13370美元。 这中间我一笔都没有手动操作。 我只充了本金，点开全自动，剩下全部交给机器人自己搞定： 自己找机会进场、选时间开仓、按照提前设置好的风控自动止盈止损。 我把这套通宵AI自动交易用到的10个GitHub开源库整理出来： 1. Cryptofeed 实时接收各大交易所的成交、价格、盘口信息，给策略扫描提供行情数据。 2. CCXT 统一交易接口，一套API对接很多交易所，查资产、看行情、挂单交易都支持。 3. Freqtrade 量化策略运行主体，可以回测、跑模拟盘、盯着仓位，自带可视化后台。 4. VectorBT 用历史行情测试各种开平仓思路，看看策略盈亏和最大回撤情况。 5. TA-Lib Python 计算技术指标，解析行情，产出RSI、MACD、均线这类信号。 6. skfolio 调整持仓组合，根据权重、换手、手续费，搭配合适的仓位。 7. QuantStats 自动统计交易表现，生成报告，回撤、胜率、波动率都能算明白。 8. DuckDB 轻量的数据库，存盘口快照和交易记录，方便之后复盘。 9. APScheduler 定时工具，自动刷新行情、检查账户状态、每天生成复盘。 10. Lightweight Charts 终端上看K线图，跑策略的时候能看见每一笔交易标记。 11. FOMO 现在热门的Meme币加现货合约平台，填邀请码qkl2058，手续费减免10%。 各个组件靠脚本、API、MCP协议串起来协同工作。 一定要记住：下单权限单独管控，卡死最大持仓和亏损上限，拿不准的订单先核对状态，再考虑重试。 准备拿去实盘跑的策略，先在模拟盘完整跑一轮周期。 每天复盘要分开看：已经落袋的盈利、当前持仓、手续费开销、失败订单，账户里资金变动，都能找到来源。

# 还在养一个什么都管的超级 Agent？官方拆台：监管 Agent 已是旧货，不拆成小队、权限一乱全队陪葬 先说结论：一个 Agent 什么都管，听起来省事，实际上是把所有数据、所有权限、所有出错可能全塞进同一颗脑袋。指令一长就混乱，出了错也不知道是哪一步坏的。这篇只讲一件事：把一个大 Agent 拆成领队加两个专家加一个沙箱，领队只管分工，专家每人只看自己那张表，政策文件丢给用完就删的沙箱去读。 先说背景：监管 Agent 是 Databricks 早期官方推的做法，现在已被列为旧货，新活别再用它起手。替代它的是低代码的精灵 Agent 当专家，命令行工具搭领队。精灵 Agent 不用写程序，对着自己的表建好、复制编号就能用；领队要决定叫谁、怎么拼答案，这种协调逻辑写进程序文件里才管得住。 作者只问了一句话：为什么我们一直在流失亚太客户？查账户、查支持工单，再对照服务等级协议，告诉我先修哪一个。领队自己不动手查表，账户问题交给账户分析师，工单问题交给支持分析师，政策文件交给沙箱读完就删，领队把三份答案拼成一句回复。没拆之前，一个 Agent 要同时读两张表加一份文件；拆了之后，每个专家只认自己那张表，出错直接定位到人。 六步搭起来：两张表传进同一个结构，政策文件放进统一目录的存储卷；建两个精灵 Agent，各自只读自己的表，从设置页复制编号；装命令行工具、登录工作区；把专家和沙箱接进来，登记在工具清单文件里；在领队文件里写好系统提示词，从模型网关挑模型；本地跑起来，在聊天界面问一句跨表问题验收。 小心三件事：免费版只能本地搭着测，部署要试用版或付费工作区；表本身错了，领队拼起来的也只是三份错答案的合集；出错只看最终答案等于盲修，每一次调用、耗时和用量都记在追踪日志里，不看追踪就不知道哪一步坏的。 一句话：多智能体的重点不是 Agent 数量，是每一次出错都能定位到人。领队只分工、专家只看自己的表、沙箱用完就删，四点同时成立才算搭完。 S1哥观点：别再问为什么我的 Agent 越养越笨了，笨的从来不是模型，是你把所有表、所有权限、所有判断全塞进同一颗脑袋，还指望它每次都分得清轻重。第十次出错就该承认，这活本来就不该一个人干。你手上那个超级 Agent，到底同时碰了几张表？评论区说说。 收藏用清单（照着做）： 1. 确认监管 Agent 是旧货，新系统不用它起手。 2. 两张表各建一个精灵 Agent，只读自己的表，编号从设置页复制。 3. 装好命令行工具，接进专家和沙箱，领队文件里写好提示词、挑好模型。 4. 本地跑起来问一句跨表问题，再去追踪日志里核对调用、耗时和用量。 转给还在养一个什么都管的超级 Agent 的朋友，他今晚就能少踩一个坑。

在链上借贷 多半还是先把超额抵押押进去 信用其实就在交易所账户里 用了几年，等级也有 可协议要看信用，就得把账户和余额交出去 这事放机构头上，谁都不乐意 3 月 @primus_labs 跟 BNB 链和 Brevis 一起做 ZKredit 就是奔着这关去的 用 zkTLS 在本地证一件事 比如账户开够久，余额过了某个线 原始数据不出设备，链上只留下一条证明 协议能查，明细不用摊开 6/23 这天 zkTLS 验证层已经在 BNB 链上线了 ZKredit 本身，BNB 官方文档还写着在开发，上线时间待定 ListaDAO 那单贷款，也还只是计划里的第一单 验证层已经在了 授信这层，等真能借到那一天，就是机构友好了

杀穿反爬圈的 Rust 神器彻底封神了！ 狂揽 3.2 万星的现象级开源项目 Obscura 迎来史诗级更新，终于把 Chromium 彻底踢出局了！ 以前跑 Browser Agent 或海量爬虫，要么被 Chrome 几百兆的内存吃干抹净，要么被全网反爬盾拦截成筛子。 Obscura 走的是纯底层重构路线：直接甩掉整个 Chromium，用 Rust + 原生 V8 引擎手搓了一套轻量无头内核。 这次大版本更新的实测表现极其残暴： · 彻底告别 Chromium 依赖：最新版原生渲染引擎正式落地！不再依赖任何外部 Chrome 环境，纯靠内置引擎搞定截图、Live 推流、导出 PDF 与 DOM 解析。 · 内存暴跌 85%：传统无头 Chrome 动不动吃 200MB+，Obscura 运行时内存压到了惊人的 30MB，体积仅 70MB，单台轻量 VPS 能轻轻松松并发开上百个实例！ · 毫秒级闪电启动：网页加载 85ms，启动时间从 Chrome 的 2 秒降到零感秒开，爬取与交互速度直接起飞。 · 工业级全套防风控：基于 BoringSSL 底层重编译，自动伪造 TLS/JA3 指纹与硬件特征，强制锁定 event.isTrusted=true，原生屏蔽 webdriver 并内置 3500+ 反爬探针黑名单，直接把主流盾打穿。 · 零成本无痛迁移：原生支持 CDP（Chrome DevTools 协议），你的 Playwright、Puppeteer 或 Coding Agent 工具链，改个端口直接无缝平替！ 连 Cloudflare 官方做下一代无头浏览器引擎，第一个原型都是把 Obscura 移植到 Workers 上跑通的。 做自动化爬虫、AI 网页操作 Agent 和风控对抗的兄弟建议直接马住！ 开源地址： 你平时跑浏览器自动化，被内存爆掉和反爬盾拦截折磨得最惨的是哪次？ #Rust# #开源# #AI# #爬虫# #Playwright# #开发#

恭喜 @termix_ai 在BNB Chain上协议收入排第一，7天和30天都是 注意这里是收入，不是Agent启用记录哦 链上数据：交易量突破$3045万；131万Agent注册量58.8万Job完成交付，协议收入$60.9万，目前大多同赛道其他AI Agent项目在叙事阶段，@termix_ai已经开始创收 最近接入了Binance Agent ID，装了TermiX Skills的Agent之间可以直接发消息，官方demo直接给CZ和何一的Agent ID发消息说合作，哈哈 写TermiX写从协议到数据到SDK到Skills都有，这次单独说收入，是因为这个赛道能在链上跑出持续收入的项目屈指可数，收入是最诚实的指标 Binance Agent ID如果跑通，Agent之间互相找活干互相结算，这个市场就不只是人雇Agent了。 @KaitoAI 体验直通车: